Uso do EEG para estudo comparativo entre tradeoff e atividades de cálculo e música - VELOSO, Liana Ferreira (2022)
Um modelo de decisão multicritério possui aspectos matemáticos bem definidos, no entanto, aspectos comportamentais relacionados ao inconsciente humano e vivências individuais do decisor, durante o procedimento de elicitação de preferências, não são considerados. Nesse contexto, o presente estudo explorou, com o auxílio do eletroencefalograma (EEG), os aspectos cognitivos e comportamentais ao longo das etapas do procedimento de elicitaçao Tradeoff, comparando a atividade cerebral dos sujeitos quando estavam fazendo a elicitação, com a atividade cerebral de quando foram submetidos a realizar operações matemáticas, captando o esforço cognitivo, e quando visualizavam diferentes clipes musicais, captando atividades cerebrais de associação intuitiva. Para a análise de dados, utilizou-se o teste t para comparar as amostras par a par, a Função Assimetria Frontal Alfa, que capta o engajamento na tarefa e a Função Pope que analisa o engajamento cognitivo, além disso, complementou-se cada análise com o estudo da Função Shift, no qual gera gráficos com inferenciais estatísticos robustos. O resultado da análise estatística sugere que a primeira etapa do tradeoff, a bisseção, é a que exige o maior esforço cognitivo por parte do decisor, além disso, são perceptíveis sinais de associação intuitiva durante o procedimento, indicando cansaço e dispersão mental. Já as análises de engajamento sugerem que os decisores tinham baixo engajamento na tarefa e um engajamento cognitivo semelhante a assistir um clipe musical, sendo sugestivo de que os tomadores de decisão estariam fazendo a elicitação de forma mais automática e menos consciente, podendo ser justificativa para o alto índice de inconsistências inerentes ao procedimento. Como conclusão, pode-se relacionar atividades de cálculo e música com etapas do Sistema de Apoio a Decisão (SAD) do Tradeoff, identificando o esforço cognitivo inerente ao processo, bem como um estado de decisões mais automáticas do decisor, além disso, foi possível extrair insights e contribuições para obter resultados mais consistentes na elicitação, a partir de orientações focadas ao decisor, ao analista e melhorias no SAD.